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앞서가는 美·中 자율주행…한국은 제도·보험 공백에 발 묶여
[이코노믹데일리] 한국의 자율주행은 시범운행지구를 중심으로 제한적 실증이 이어지고 있지만 일반 도로에서의 상시 운행이나 무인 유상 서비스로는 좀처럼 이어지지 못하고 있다. 사고 책임과 보험, 유상 운송 사업자 지위가 제도적으로 정리되지 않은 상태에서 운행 범위가 특례에 묶이면서 실증 성과가 서비스 확대로 전환되지 못하는 구조가 고착화됐기 때문이다. 자율주행 기술의 완성도보다 제도 설계의 공백이 상용화를 가로막고 있다는 지적도 커지고 있다. 자율주행을 교통수단으로 편입시키기 위해서는 운행 주체의 법적 지위와 책임·보상 구조, 데이터 기반 감독 체계를 하나의 제도 틀로 정비해야 하지만 관련 논의는 여전히 실증 단계 관리에 머물러 있다는 평가다. 19일 업계에 따르면 현재 한국의 자율주행은 제한된 조건 아래에서 운행 안정성만을 검증하는 단계에 머물러 있다. 국토교통부가 지정한 시범운행지구 내에서 자율주행 택시와 셔틀이 운영되고 있으나 운행 구간과 시간, 차량 대수는 엄격하게 제한돼 있다. 서울 강남·상암·판교·광주 등 일부 지역에서 실증이 진행 중이거나 예정돼 있지만 대부분 안전요원 동승이나 원격 관제 조건이 붙는다. 무인 자율주행 역시 일반 도로에서의 상용 운행이 아니라 시범·실증 수준에 그치고 있다. 이 같은 정체의 배경으로는 정부의 자율주행 제도 설계 방식이 직접적으로 거론된다. 한국의 자율주행 정책은 사고 발생 가능성을 최소화하는 사전 관리에 초점을 맞춰 설계돼 왔다. 운행 허용 이전에 책임 구조와 안전 기준을 최대한 정리하겠다는 접근이 이어지면서 무인 운행과 유상 서비스는 예외적 특례 형태로만 제한적으로 허용됐다. 문제는 이러한 접근이 실증과 상용 사이의 연결 고리를 사실상 차단하고 있다는 점이다. 시범운행지구에서 무사고 운행과 방대한 주행 데이터가 축적되더라도 이를 근거로 운행 대수 확대나 시간 연장, 유상 서비스 일반화로 전환할 수 있는 명확한 기준은 제시되지 않았다. 실증 결과가 정책 판단이나 허가 확대에 반영되지 않으면서 기업 입장에서는 추가 투자와 사업 확장을 결정하기 어려운 구조가 장기화되고 있다. 실증은 반복되지만 출구는 보이지 않는 상황이다. 사고 책임과 보험 구조 역시 상용화를 가로막는 핵심 요인으로 지목된다. 현행 자율주행자동차법은 연구·시범운행 목적의 자율주행차에 대해 책임보험 가입을 의무화하고 있다. 이는 개별 사고 발생 시 피해자 보호를 전제로 한 최소한의 장치에 가깝다. 그러나 호출형 자율주행 서비스 확대를 전제로 한 사업자 책임 체계와는 성격이 다르다. 레벨3 단계에서는 기존 책임 체계 적용 논의가 이어져 왔지만 레벨4 무인 운행을 전제로 한 책임 배분과 보험 설계는 여전히 제도적 공백 상태에 놓여 있다는 평가가 나온다. 이 같은 불확실한 제도 환경은 국내 기업들의 전략에도 그대로 반영되고 있다. 현대자동차그룹은 차량 플랫폼과 자율주행 소프트웨어를 통합하는 방향으로 기술 개발을 이어가고 있지만 실제 운행은 시범운행지구 중심의 단계적 실증을 넘어서지 못하고 있다. 포티투닷(42dot)을 중심으로 도심 주행 데이터를 축적하고 있음에도 무인 유상 운행을 전제로 한 대규모 차량 투입에는 신중한 태도를 유지하고 있다. 제도 변화의 시점과 범위가 불투명한 상황에서 선제적 투자는 오히려 위험 부담으로 작용하기 때문이다. 카카오모빌리티 역시 자율주행을 이동 서비스 확장의 핵심 축으로 보고 호출·배차·요금 체계 등 운영 모델 검증에 집중하고 있다. 서울 강남 심야 자율주행 택시 등 제한적 실증을 통해 이용자 반응과 운영 데이터를 쌓고 있지만 무인 유상 운송이 제도적으로 허용되지 않은 환경에서는 서비스 확장에 구조적 한계가 뚜렷하다. 통신사와 전장·IT 기업들 역시 관제와 통신 안정성, 차량용 소프트웨어 등 개별 기술 영역을 중심으로 실증에 참여하며 직접적인 상용 서비스보다는 보조적 역할에 머물고 있다. 해외 사례와 비교하면 정책 접근의 차이는 더욱 분명해진다. 미국과 중국은 자율주행차를 시험 대상이 아닌 하나의 운송 주체로 전제하고 실제 운행 과정에서 드러나는 위험을 감독과 규칙 보완을 통해 관리하고 있다. 사고나 이상 상황은 운행 자체를 중단시키는 기준이 아니라 보고와 조사, 제도 개선의 근거로 활용된다. 운행 경험이 누적되며 제도가 고도화되는 구조다. 미국은 자율주행 유상 운송 사업자의 지위를 비교적 명확히 설정하고 사고 발생 시 사업자 책임을 중심으로 보험과 감독 체계를 운용한다. 충돌이나 차량 정지, 비정상 운행 등 주요 사건은 의무 보고 대상이다. 중국은 지자체에 운행 허가와 공간 관리 권한을 부여해 도시 단위로 운행을 확대하고 중앙정부가 안전 기준과 데이터 관리 원칙을 통해 이를 통제하는 방식을 취하고 있다. 우한의 경우 2024년 기준 완전 무인 로보택시 400대 이상이 운행되고 있는 것으로 알려져 있다. 반면 한국은 교통 밀도가 높고 사고에 대한 사회적 민감도가 큰 환경을 이유로 운행 허용 이후의 사후 조정보다 사전 통제에 정책 무게를 둬왔다. 그 결과 시범운행 단계가 장기화되며 실증 성과가 축적돼도 서비스 전환은 반복적으로 지연되고 있다. 전문가들은 한국이 실증을 반복하는 구조에서 벗어나기 위해서는 자율주행을 기존 제도의 예외로 관리하는 접근 자체를 재검토해야 한다고 지적한다. 유상 운송 체계의 한 축으로 자율주행을 편입시키는 방향으로 제도 설계를 전환해야 한다는 것이다. 운행 주체의 지위, 책임·보험, 감독·데이터를 각각 따로 손보는 방식이 아니라 상호 연동된 패키지 형태로 재설계하지 않으면 현재의 정체는 반복될 수밖에 없다는 지적이다. 운행 주체의 법적 지위가 정리되지 않으면 요금 체계와 운행 조건, 이용자 보호, 사업자 의무는 계속해서 임시 규정으로 쌓일 수밖에 없다. 이에 따라 유상 자율주행을 운영하는 사업자 요건을 명확히 하고 허가 기준 역시 구간·시간·대수 중심이 아닌 책임 이행과 감독 역량 중심으로 전환해야 한다는 요구가 제기되고 있다. 시범운행지구 실증 결과가 상용 허가로 이어지기 위해서는 운영 성과와 안전 지표에 따른 단계적 전환 기준을 제도에 명확히 포함해야 한다는 목소리도 커지고 있다. 유상 서비스 확대를 전제로 할 경우 1차 보상 책임을 사업자에 두고 제조물이나 소프트웨어 결함 책임은 사후 절차로 분리하는 구조에 대한 논의 역시 더 이상 미룰 수 없다는 지적이다. 감독 체계 또한 운행 확대에 맞춰 근본적인 재정비가 요구된다. 업계 관계자는 “한국의 과제는 기술 실증을 더 많이 하는 데 있지 않다”며 “실증을 상용으로 전환할 수 있는 제도 경로를 마련하지 않는 한 자율주행은 시범사업의 테두리를 벗어나기 어렵다. 운행 주체의 지위 설정과 1차 보상 책임 구조, 데이터 기반 감독 체계가 동시에 정리되지 않으면 서비스 확장은 제한될 수밖에 없다”고 말했다.
2026-02-19 17:07:02
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자동차 넘어 기술 기업으로…현대차그룹 '자율주행·로봇 실증' 본격화
[이코노믹데일리] 현대자동차그룹이 올해를 기점으로 자동차 제조 중심의 사업 구조에서 기술 기반 산업군으로 영역을 확장한다. 완전자율주행이나 로봇 양산을 조기에 전면에 내세우기보다, 실제 차량과 제조 현장에서 기술을 검증하고 데이터를 축적하는 데 역량을 집중하는 전략이다. 자율주행 SDV 페이스카와 휴머노이드 로봇 실증은 현대차그룹이 그리고 있는 차세대 성장 곡선의 방향을 가늠할 분기점이 될 전망이다. ◆ SDV 페이스카로 방향 튼 자율주행 전략 현대차그룹은 자율주행 경쟁의 초점을 단순한 기술 시연에서 대규모 적용을 위한 '기반 구축'으로 옮기고 있다. 올해 하반기 투입을 예고한 SDV(소프트웨어 정의 차량) 페이스카는 판매를 전제로 한 신차가 아니라, 자율주행과 차량 소프트웨어 체계를 실제 도로 환경에서 검증하기 위한 실증 플랫폼에 가깝다. 외형이나 차급의 변화보다 차량이 구동하는 방식 자체를 혁신하는 데 초점이 맞췄다. SDV 페이스카는 고성능 차량용 컴퓨팅 시스템과 통합 전자·전기 아키텍처를 기반으로 설계된다. 기존처럼 기능별 제어기가 분산돼 작동하는 구조가 아니라, 차량 전반을 소프트웨어로 통합 관리하는 방식이다. 이 플랫폼 위에서 차로 유지와 고속도로 주행 보조, 차로 변경 보조 등 레벨 2+ 수준의 자율주행 기능이 구현된다. 비록 운전자의 개입을 전제로 한 주행 보조 단계지만 핵심은 기능 그 자체보다 이를 지속적으로 업데이트하고 개선할 수 있는 '유연한 구조'를 갖추는 데 있다. 현대차그룹이 SDV 페이스카를 통해 확보하려는 것은 완성된 자율주행 결과물이 아니라 '대규모 실차 데이터'다. 다양한 도로 환경과 교통 상황에서 축적되는 주행 데이터는 자율주행 알고리즘 고도화와 차량 운영체계(OS) 안정성 검증의 핵심 자산이 된다. 이 같은 접근은 자율주행 경쟁의 패러다임이 변화하고 있다는 점과 맞닿아 있다. 과거에는 레벨 상향이나 특정 기능의 구현이 기술 경쟁의 핵심이었다면 최근에는 실제 주행 환경에서 얼마나 방대한 데이터를 안정적으로 축적하고 이를 반복 학습(Deep Learning)할 수 있는지가 경쟁력을 좌우하는 요소로 떠올랐기 때문이다. 그룹은 SDV 페이스카를 통한 실증을 거쳐 오는 2027년 말 이후 양산차를 중심으로 레벨 2+ 자율주행 기술 적용 범위를 단계적으로 확대한다는 구상이다. 특정 차급이나 일부 모델에 한정하기보다 플랫폼을 공유하는 차량 전반으로 기술을 확산하는 구조를 염두에 두고 있다. ◆ 로보틱스도 실증부터… 현장 적용 전 단계에 역량 집중 로보틱스 분야에서도 현대차그룹의 전략은 '실증'에 방점이 찍혀 있다. 그룹은 CES 2026 미디어데이에서 보스턴 다이내믹스의 차세대 전동식 휴머노이드 로봇 '아틀라스(Atlas)'의 실물을 공개하고 제조 현장 적용을 고려한 로봇 전략을 제시할 계획이다. 이는 단순한 기술 쇼케이스를 넘어 실제 생산 환경과 유사한 조건에서 로봇의 실질적인 활용 가능성을 검증하는 단계다. 현대차그룹은 로봇을 별도의 미래 사업으로 분리하기보다 제조 경쟁력을 끌어올리는 핵심 기술 요소로 접근하고 있다. 반복 작업 보조와 작업자 안전 강화, 공정 효율 개선 등 현실적인 역할부터 단계적으로 적용 가능성을 점검하는 방식이다. 이는 로봇이 단기간에 생산 주체를 완전히 대체할 것이라는 급진적인 접근과는 거리가 있다. 반면 로봇 전략은 '소프트웨어 정의 공장(SDF, Software Defined Factory)' 구상과도 긴밀히 맞물린다. SDF는 설비와 로봇, 물류, 인력을 하나의 운영 시스템으로 통합 관리하는 개념이다. 공정을 물리적 설비 중심이 아니라 소프트웨어 중심으로 재구성함으로써 생산량 조정이나 공정 변경의 유연성을 극대화하겠다는 구상이다. 로봇은 이 시스템 안에서 필요에 따라 투입되고 역할을 부여받는 핵심 구성 요소로 기능한다. 현재 현대모비스 등 주요 부품 계열사를 중심으로 액추에이터, 센서, 제어 기술 개발이 병행됨에 따른 것으로 풀이된다. 자율주행과 로보틱스를 관통하는 현대차그룹의 공통 전략은 신기술을 조기에 출시하기보다, 실제 현장에서의 작동 여부를 철저히 검증하고 이를 반복 적용할 수 있는 '표준화된 구조'를 만드는 데 투자 방향을 맞추고 있다. 이는 자동차 판매 중심의 전통적인 성장 모델에서 벗어나 소프트웨어와 데이터, 자동화 기술을 축으로 한 새로운 수익 구조를 준비하는 과정으로 해석된다. 현대차그룹 관계자는 "신뢰성을 최우선으로 하는 데이터 기반 생산 체계를 토대로 AI 로보틱스, 부품, 물류, 소프트웨어 등 밸류체인 전반을 통합 관리할 것"이라며 "로봇 개발부터 학습, 운영까지 아우르는 종합 솔루션 제공자(Total Solution Provider)로 자리매김할 계획"이라고 말했다.
2026-01-01 08:08:00
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